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| 基于小波奇异熵和相关向量机的氢气传感器故障诊断 | |
| 引用本文： | 王冰,刁鸣,宋凯.基于小波奇异熵和相关向量机的氢气传感器故障诊断[J].电机与控制学报,2015(1). |
| 作者姓名： | 王冰 刁鸣 宋凯 |
| 作者单位： | 1. 哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院，黑龙江 哈尔滨150001; 中国电子科技集团公司第49研究所，黑龙江 哈尔滨150001 2. 哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,黑龙江 哈尔滨,150001 3. 哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院,黑龙江 哈尔滨,150001 |
| 摘 要： | 针对氢气传感器故障问题,提出了一种智能化的传感器故障诊断方法,可以对自身故障状态进行诊断和识别。提出了一种基于小波奇异熵(wavelet singular entropy,WSE)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)原理的氢气传感器故障诊断方法,将小波变换和奇异熵两种分析思想相结合,提取信号的完备故障特征;利用小生境粒子群优化算法(niche particle swarm optimization,NPSO)对相关向量机的核参数进行优化,提高故障诊断的准确率。将提出的方法与其他成熟算法进行了比较,实验结果表明所提方法故障诊断识别率达到98%以上,解决了非线性、小样本条件下的传感器故障诊断问题,提高了传感器的可靠性。 |
| 关 键 词： | 小波奇异熵 相关向量机 氢气传感器 小生境粒子群优化 故障诊断 |
Fault diagnosis of hydrogen sensor based on wavelet singular entropy and relevance vector machine |
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| WANG Bing,DIAO Ming,SONG Kai.Fault diagnosis of hydrogen sensor based on wavelet singular entropy and relevance vector machine[J].Electric Machines and Control,2015(1). | |
| Authors: | WANG Bing DIAO Ming SONG Kai |
| Abstract: | |
| Keywords: | wavelet singular entropy relevance vector machine hydrogen sensor niche particle swarm optimization fault diagnosis |
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